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公开(公告)号：CN116259067A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310538334.3
申请日：2023-05-15
Applicant: 济南大学 , 济南市城镇化与村镇建设服务中心
IPC: G06V30/422 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V30/18 , G06V30/14 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出了一种高精度识别PID图纸符号的方法，涉及PID图纸符号识别领域。本发明提出PCSC_CBAM注意力机制，将该机制引入到YOLOv5中Neck里去，提高YOLOv5网络对符号识别的准确率。对高分辨率PID图纸进行数据增强，然后使用滑动窗口对高分辨率PID图纸进行分割，得到N张小图片。使用改进的YOLOv5网络用于对N张图片符号识别，实现符号的精准分类以及模糊定位；之后将N张图片拼接回高分辨率图像进行非极大值抑制。遍历拼接后的高分辨率图像符号识别的结果，从高分辨率图像中裁切仅包含当前符号的图像，对其使用Canny边缘检测和形态学处理得到符号的精确位置，提高PID图纸符号识别的准确率。
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公开(公告)号：CN116259067B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310538334.3
申请日：2023-05-15
Applicant: 济南大学 , 济南市城镇化与村镇建设服务中心
IPC: G06V30/422 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V30/18 , G06V30/14 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出了一种高精度识别PID图纸符号的方法，涉及PID图纸符号识别领域。本发明提出PCSC_CBAM注意力机制，将该机制引入到YOLOv5中Neck里去，提高YOLOv5网络对符号识别的准确率。对高分辨率PID图纸进行数据增强，然后使用滑动窗口对高分辨率PID图纸进行分割，得到N张小图片。使用改进的YOLOv5网络用于对N张图片符号识别，实现符号的精准分类以及模糊定位；之后将N张图片拼接回高分辨率图像进行非极大值抑制。遍历拼接后的高分辨率图像符号识别的结果，从高分辨率图像中裁切仅包含当前符号的图像，对其使用Canny边缘检测和形态学处理得到符号的精确位置，提高PID图纸符号识别的准确率。
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公开(公告)号：CN118967449B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411449088.5
申请日：2024-10-17
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于扩散模型的病理切片图像超分辨率方法，涉及图像超分辨率领域。该方法包括：获取病理切片图像，对病理切片图像分割，采用混合特征提取模块，通过结合全局注意力机制和局部卷积，提取病理切片图像的全局和局部特征，采用扩散变换器网络，通过结合扩散模型和ViT网络，在加噪与去噪过程中增强病理切片图像的特征，采用特征融合模块，利用多尺度卷积核和卷积注意力机制，生成病理切片超分辨率图像。
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公开(公告)号：CN118780986B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411266315.0
申请日：2024-09-11
Applicant: 济南大学 , 山东青鸟工业互联网有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提出了一种基于大核蒸馏网络的汽车零部件图像超分辨率方法，涉及计算机视觉领域，本发明提出的特征精馏块包括两个分支，每个分支可以单独获取重要的局部特征，提高模型对图像局部特征的获取；同时提出的双通道大卷积核分解块包括两个分支，每个分支分别将一个大卷积核分解成通道卷积、空间局部卷积和空间远程卷积三个部分，从而提高模型对图像全局特征的获取，并降低计算成本和参数数量；特征精馏块和双通道大卷积核分解块分别获取图像的局部特征和全局特征，增强特征的表达能力，提升汽车零部件图像超分辨率效果。
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公开(公告)号：CN118570065B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411017322.7
申请日：2024-07-29
Applicant: 济南大学 , 山东青鸟工业互联网有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T5/50 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了基于双通道残差注意力的汽车零部件图像超分辨率方法，涉及计算机视觉领域，本发明提出的多层次残差注意力网络由N个双通道残差注意力块和一个特征融合层组成，双通道残差注意力块包含两个并行分支，分别提取输入图像的局部特征和全局特征，同时引入残差连接提高图像特征的稳定性，减少梯度消失和梯度爆炸的问题，最后将初始图像特征和所有双通道残差注意力块的输出进行融合，增强特征表达能力，提升训练效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118759831A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411238797.9
申请日：2024-09-05
Applicant: 济南大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明属于PID控制优化技术领域，尤其涉及一种改进型串级PID控制器的参数优化方法，包括：步骤一、设计改进型串级PID控制器的系统模型；步骤二、改进花斑翠鸟优化算法，所述改进花斑翠鸟优化算法包括：D1、改进花斑翠鸟在开发阶段的寻猎能力#imgabs0#，D2、运用线性插值方法动态调整击败因子BF，D3、在花斑翠鸟优化算法探索阶段的种群个体位置更新方式中引入自适应t分布调整策略；步骤三、利用改进花斑翠鸟优化算法对串级PID控制器参数整定优化，迭代得到优化后的最佳PID控制器的参数值；步骤四、采用MATLAB对串级PID控制系统进行仿真。
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公开(公告)号：CN118413334A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410888797.7
申请日：2024-07-04
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提供了一种面向工业互联网场景的双PUF身份认证方法，主要应用于工业互联网场景中智能设备和云服务器之间通讯过程中的相互认证，结合使用了弱PUF（WPUF）和可重构的强PUF（OPUF），通过双PUF的协同工作，实现了高效、安全的身份认证，采用轻量级的加密原语，如异或操作和哈希函数，大大降低了计算和通信开销，适用于资源受限的工业物联网设备。本发明可以保证智能设备的不可克隆性以及通讯过程的安全，能够有效防止窃听攻击、假冒攻击、重放攻击及机器学习攻击等，可以极大提高认证的安全性。
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公开(公告)号：CN118151524B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410565024.5
申请日：2024-05-09
Applicant: 济南大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开一种基于改进非垄断搜索算法的位置式PID优化方法，属于PID控制优化技术领域，包括：S1、设计位置式PID控制系统模型；S2、将位置式PID控制问题转换成待优化数学模型，待优化数学模型作为目标函数用于目标函数模块；S3、从非垄断搜索算法的全局搜索和局部收敛阶段对非垄断搜索算法的寻优机制改进，得到改进非垄断搜索算法；S4、利用改进非垄断搜索算法对位置式PID控制器的Kp、Ki、Kd控制参数整定，得到最佳的位置式PID控制参数；S5、所述位置式PID控制参数输入位置式PID控制系统模型中，反复执行步骤S4和S5，直到目标函数趋于零，实现对位置式PID控制器的鲁棒性和稳定性优化。
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公开(公告)号：CN116681176B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202310689450.5
申请日：2023-06-12
Applicant: 济南大学
IPC: G06Q10/04 , G08G1/01 , G08G1/065 , G06Q50/40 , G06F18/23 , G06F18/22 , G06F17/16 , G06F17/10 , G06N3/04 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于聚类和异构图神经网络的交通流预测方法，属于交通流预测领域，所述交通流预测方法包括聚类模块、图转换模块以及时空特征学习模块；聚类模块通过动态时间规整算法与瓦瑟斯坦距离度量各节点在交通模式上的相似性，并使用谱聚类将节点按交通模式划分为不同簇；图转换模块用以自适应地为同簇节点构造元路径图；时空特征学习模块用以根据元路径图捕获节点间的时空相关性。本发明可以移植并应用于多种现有的基于图神经网络的交通流预测模型，在其基础上对交通数据的异质性建模，提高其预测精度。
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公开(公告)号：CN117950311A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410353957.8
申请日：2024-03-27
Applicant: 济南大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应的飞机刹车冷却风扇PID控制方法，属于PID控制优化技术领域，具体步骤为：步骤一、建立飞机刹车冷却风扇控制系统模型；步骤二、建立基础足球队训练算法的数学模型；步骤三、改进足球队优化算法，所述改进点包括：（1）引入混沌映射改进足球队训练算法个体初始化位置公式；（2）引入自适应参数w和c1，改进探索者的位置更新公式；（3）在算法迭代后期引入重启机制；步骤四、将改进算法迭代后得到的最佳个体的维度值传递给飞机刹车冷却风扇控制系统的速度PID控制器的参数；步骤五、运行飞机刹车冷却风扇控制系统模型，验证改进足球队训练算法的性能；进而提升飞机刹车冷却风扇控制系统的性能。
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